AVILEN AI Trend | AI特化型メディア最新のAI（人工知能）情報をAIトレンドとして、わかりやすくお届けするWebメディアです（毎日更新）。ディープラーニング開発・AI人材育成を手掛ける株式会社AVILENが運営しています。機械学習・統計学・Pythonなどの学習記事も満載です。
いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
Python機械学習ライブラリscikit-learn/DecisionTree/決定木でkaggleのサンフランシスコ犯罪問題をやってみた
最近機械学習の勉強をしているのですが、モデルのアルゴリズムをなんとなく理解してモデルの使い方をなんとなく理解しても、実際にどう活用すればよいか良いアイデアが浮かばずにいました。そんな時に以前ちらっと見つけたKaggleというプラットフォームを思い出し、そこにあるコンペティションをやってみたら結構楽しく進めることができました。 kaggleとは kaggleはサンフランシスコのスタートアップが運営するサイトというかプラットフォームで、企業がひとかたまりのデータとそのデータを元にしたお題を提供し、一般の個人やチームがお題に対して最適なモデルを構築して、その出来を競い合うといったものです。 Kaggle それぞれのお題には期限と賞金が設定されており、今だとたとえばTHE HOME DEPOT社(住宅リフォーム・建設資材・サービスの小売チェーン)が、サイト上での商品検索クエリと検索結果の関連性を図
「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました - orangain flavor
2016-12-23更新: 電子書籍書籍版の情報を更新しました。電子書籍版も好評発売中です！ Pythonを使ってクローリング・スクレイピングを行い、データを収集・活用する方法を解説した書籍です。 Pythonの基本から、サードパーティライブラリを使ったスクレイピング、様々なサイトからのデータ収集・活用、フレームワークScrapyの使い方、クローラーの運用までを扱っています。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る クローリング・スクレイピングとPython Pythonは言語自体の書きやすさ、ライブラリが充実していること、データ解析との親和性が高いことなどから、クローリング・スクレイピングに向いている言語です。
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